口語非流利與口語成績關系的結構方程模型研究

仲 妍/南京工業大學

一、研究背景

非流利性是自然言語產出的重要特征之一。非流利產出的主要表現形式為非流利停頓、非流利重復、非流利填充語和自我修正(馬冬梅，2012)。鑒于非流利在自然言語產出中的重要作用，自20世紀70年代以來，已有不少學者對此進行了研究，主要集中在以下幾個方面：(1)非流利的定義及分類，如Fromkin(1993)、Shriberg(1994)、Bell(2000)、馬冬梅(2012)；(2)二語非流利形式研究，如Wood(2001)研究表明，本族語者與流利二語學習者的停頓大多在句末及分局邊界，而非流利學習者大多在句內；陳浩(2013)研究了中國英語學習者口語語料庫中出現的填充語類型。在這些研究中，有的揭示了非流利現象與學習者語言水平的關系，如Kormos(2000)研究表明，不同語言水平的學習者在自我修正的頻率和類型上存在顯著性差異；繆海燕(2009)研究發現，停頓頻率、停頓時長與語言水平成反比。那么非流利現象是否會對口語成績產生影響？目前的研究中很少涉及這一問題。因此，本文將探討非流利與口語成績之間的交互關系，驗證口語非流利現象對口語成績是否具有預測作用。

二、研究設計

(一)研究對象

本研究被試為40名國內某高校德語專業高年級本科生。高年級學生相較于低年級學生，對語言的掌握情況更好，因此更符合本研究的需要，以完成相應的口語表達任務。

(二)數據收集與分析

筆者首先參照歌德B1考試標準對被試學生進行了口語測試。每名學生在開始前隨機抽取試題，隨后有5分鐘準備時間，可以書寫提綱。測試中全程錄音，測試結束后筆者將錄音內容轉寫成文本，保留口語中的非流利語言形式。本研究收集到的語料音頻共119分11秒，轉寫后的文本共計9147詞，44129個字符數(不計空格)。

由兩名德語專業的研究生對口語測試的錄音按照B1考試評分標準進行評分，評分信度經過檢驗為0.851，可靠性較高。最終口語成績取平均值。

筆者根據非流利的定義及分類，從頻率、類型兩個方面入手，對語料中的非流利現象進行人工檢索、標注、統計。統計中所有數據將換算成標準化頻率，即每百個有效詞中的比例。

三、結果與討論

結構方程模型是“用來檢驗觀測變量和潛在變量之間關系的一種多元統計方法”(韓寶成，2006)，它整合了因素分析與路徑分析兩種統計方法。本研究中存在五個潛在變量：口語成績、非流利重復、非流利停頓、非流利填充、自我修正。其中口語成績潛變量包含五個觀測變量，分別為完成度、銜接、結構、詞匯、語音語調；非流利重復的觀測變量為音節重復、單詞重復、多詞重復；非流利填充的觀測變量為準詞匯填充、詞匯填充、拖音；非流利停頓的觀測變量為詞匯性停頓、形態性停頓、計劃性停頓；自我修正的觀測變量為替換、刪除、插入。

首先筆者利用SPSS 26.0軟件對各變量之間的相關性進行了分析。結果表明：成績與重復在0.01級別為顯著負相關，與自我修正在0.05級別為顯著負相關，而與停頓、填充相關度較低。停頓與重復具有顯著正相關，重復還與自我修正具有顯著正相關，并且填充與自我修正也具有顯著正相關。除此之外的變量之間不存在相關性或相關性不強，未達到0.01級別，不具有統計學意義上的顯著性。

為了進一步探討非流利現象與口語成績之間的關系，以及非流利對口語成績的預測力。筆者以非流利各類型作為自變量，口語成績作為因變量，利用AMOS 23.0軟件構建結構方程模型。導入所有相關數據(本研究的數據中不包含缺失值)，使用最大似然估計進行模型運算，并對輸出結果做標準化處理。模型運算結束后獲取模型參數估計結果，并對模型進行修正，形成最終的結構模型及路徑分析。在此過程中，由于口語成績到語音語調這一路徑顯著性較低，且從實際情況來看，幾乎所有被試在語音語調這一項都得到了滿分，所以筆者刪除了這一觀測變量。

經過修正后的模型的評價指標：卡方自由度比CMIN/DF為1.231，小于2；顯著性水平P值為0.064，大于0.05；平均概似平方根系數RMSEA為0.077，小于0.08；比較擬合指數CFI為0.923，大于0.90。由于口語實證研究的要求大，難度高，因此本研究沒有采用統計意義上的大樣本，這可能會對模型的運算以及最后的結果產生影響，沒能達到最佳的擬合度，然而綜合上述擬合指標及擬合指數來看，該模型擬合度尚可，可以接受。

研究結果顯示，非流利重復對口語成績產生直接影響，且為負面影響，而非流利停頓、非流利填充、自我修正則對口語成績不具有顯著性的直接影響。非流利重復的頻率越低，口語表現越好，相應的口語成績越高。過多的非流利重復會破壞口語表達的連貫性，輸出過多無意義的信息，造成聽者的不解或誤解，直接導致口語成績中銜接這一評分過低。音節重復的頻率與詞匯項的得分密切相關。被試在對產出的單詞不熟悉或不確定時，常常發生音節重復的現象。這說明在不改變說話內容的情況下，學生也應該注意語言表達的形式，有意識地減少非流利的情況，可以適當地提高口語成績。

自我修正與口語成績的相關系數不高，只達到了0.05級別的顯著性，在模型參數估計結果中，路徑系數未達到顯著性，因此自我修正對口語成績的直接影響力微弱。自我修正本身并不會對成績產生影響，然而當被試反復進行修正，或多次修正仍未產出正確的表達，隨之而引起的停頓、重復就會破壞整體的連貫性、流暢性，導致扣分的情況。

從非流利各類型之間的相互作用來看，停頓僅與重復之間具有較強的雙向正相關性，其路徑系數具有顯著意義。也就是說，停頓的頻率越高，重復的頻率相應也高，反之亦然。除此之外，重復與填充和自我修正也具有較強的雙向影響，均為正向，路徑系數分別為0.60和0.67。可以說重復在停頓、填充、自我修正與口語成績之間起到了中介作用，這三項非流利雖然沒有直接對口語成績產生影響，但由于修正、停頓、填充導致的重復卻會使得成績受到影響。自我修正與填充之間也存在雙向直接影響，其路徑系數為0.81，具有顯著意義。實際情況中，被試在進行自我修正的同時也常會出現填充的情況，使用準詞匯填充詞來贏得更多的思考時間，或對聽話者作出提示，因此，填充與自我修正存在較強的相關性。

從因子載荷值來看，單詞重復(0.79)對非流利重復的解釋力最大，多詞重復(0.60)次之，音節重復(0.48)最低。單詞重復在非流利重復中的占比最高。替換和刪除對自我修正的解釋力最大，分別為0.85和0.86。填充到準詞匯填充這一路徑的載荷值達到了0.96，在填充的情況中，準詞匯填充占到了絕大多數，而詞匯填充和拖音則更多受到個人說話習慣影響，基本屬于個人現象，并未普遍存在。在停頓到詞匯性停頓、形態性停頓、計劃性停頓的三條路徑中，載荷值相當，計劃性停頓略高，也符合實際情況，被試學生所產生的非流利停頓大多是為了思考該說什么或該怎么說而引起的，常發生在句首、分句或句與句之間，屬于在線計劃導致的停頓。

四、結語

本研究通過結構方程模型，探討了口語非流利各類型與口語成績之間的交互關系，驗證了部分口語非流利現象對口語成績具有預測作用。研究發現：非流利重復對口語成績具有較強的預測力，重復的頻率越低，口語成績越高。而非流利停頓、非流利填充、自我修正則對口語成績不具有顯著的直接影響，重復在這之間起到中介效應。重復與填充、停頓、自我修正具有較強的雙向正面影響。填充與自我修正也存在較強的相關性。

德語學習者首先應進一步提高語言基本功，減少口語表達中的非流利現象，提高口語流利程度。盡管非流利也承擔了部分交際作用，被試使用重復、填充等策略來緩解眼語計劃構建和詞匯檢索的認知負荷，在口語表達中，還是應該注意此類交際策略等使用，有意識地避免非流利現象，加強基礎知識的學習。

在德語教學中，教師應提醒學生不能在語言間隨意的使用非流利策略，提高口語流利度。在日常教學中多創造語言互動產出的條件、增加德語使用的機會，讓學生多練習德語口語，提高自動化程度。最后，教師可以開展系列活動，闡明非流利現象對口語成績的影響。

本研究結果對于德語教學有一定的啟示。由于客觀條件的限制，本研究存在樣本量偏小的不足。在未來的研究中，筆者將會彌補不足，以期進行更深入的研究。